Pages、Numbers或 Keynote无法添加媒体?

如何解决Pages 文稿Numbers 表格或 Keynote 讲演无法添加媒体的问题?今天小编就带来了解决Pages 文稿、Numbers 表格或 Keynote 讲演无法添加媒体的方法,一起看看吧!

如果您无法将媒体文件添加到协作文稿中

您尝试添加的媒体文件可能大于 50 MB,这种情况下文件会因为太大而无法添加到您与他人协作处理的文稿中。请尝试采取以下任一步骤以添加文件:

  1. 如果您是文稿的所有者,请停止共享文稿、电子表格或演示文稿,添加文件,然后重新开始共享。

  2. 如果文稿位于共享文件夹中,请将文稿拖出共享文件夹,添加大型媒体文件,然后将文稿拖回共享文件夹中。

  3. 将媒体文件的大小缩小至 50 MB 以下,然后将这个文件添加到共享文稿中。您可以使用以下 Mac App 来缩小媒体文件的大小

  • 使用“预览”将图像文件转换为较小的文件,例如图像质量较低的 JPEG 文件。

  • 使用 QuickTime Player 将影片导出为较低的分辨率,例如 480P。

  • 使用“音乐”App 将音频文件转换为压缩率更高的格式,例如 MP3。

如果您还是无法添加媒体文件,则说明您要添加的文件可能会导致整个文稿太大而无法共享。对于通过 iWork App 和 iCloud 共享的文稿,协作文稿的大小上限为 2 GB;对于通过 Box 共享的文稿,协作文稿的大小上限为 1 GB。如果文稿包含多个媒体文件,请尝试缩小所有媒体文件的大小,然后重新尝试共享文稿。您也可以缩小整个文稿的大小。

缩小文稿的大小

在 Mac 上,您可以缩小整个 Pages 文稿、Numbers 表格或 Keynote 讲演文稿的大小,以便与他人协作处理。相应的 App 可自动按比例缩小图像、修剪影片和音频文件,或者更改影片格式或质量。

  1. 如果您是文稿的所有者,并且正在共享文稿,请停止共享文稿、电子表格或演示文稿。

  2. 打开文稿后,选取“文件”>“缩小文件大小”。

  3. 选择您要进行的调整。窗口顶部会显示文稿的当前大小,以及您选取的调整项会使文稿缩小多少。

  4. 缩小文件:

  • 选取“缩小此文件”,以将相应设置应用于原始文稿。

  • 选取“缩小副本”,以将相应设置应用于文稿的副本并保留原始文稿。输入文稿副本的名称,并选取存储副本的位置,然后点按“存储”。

  1. 邀请他人协作处理文稿。

如果您的共享文稿中存在损坏的媒体文件

如果您的共享文稿中存在损坏的媒体文件且文件大于 50 MB,则应停止共享文稿,替换相应的文件,然后重新开始共享。如果损坏的媒体文件位于共享文件夹中,请将文稿拖出共享文件夹,替换相应的文件,然后将文稿拖回共享文件夹中。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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